AI工夫的影响力甚而不亚于元素周期表的发明和DNA分子结构的发现。但与统统化学考虑一样，AI助力将数据升沉为知悉的过程也必须使用正确的门径智力赢得有用的截至。对此kaiyun网站，戴尔科技追念了以下智商，为企业指出明晰旅途。

在生成式东说念主工智能（GenAI）期间，数据是构建智能模子的基石。顺利的GenAI模子需要有准确的数据，才可生成特意旨的截至，这一过程与化学响应的精妙机制颇为相似。正如化学家将基本元素升沉为新物资，企业也远程于应用AI将原始数据升沉为认果真知悉。这种升沉是基于正确的“响应物”——即数据原材料，从而为企业提取出本体性的价值。

这一场联系AI的化学响应也鼓励了数据量的爆炸性增长，据IDC预测，2024年全球将生成159.2ZB数据，2028年将加多一倍以上，达到384.6ZB，其中非结构化数据将占数据总量的近九成。麦肯锡征询的陈说推测，GenAI将为全球经济带来数以万亿计好意思元的价值，仅在不雅测到的63个用例中，GenAI就瞻望每年可产生2.6万亿至4.4万亿好意思元的经济效益。不错说，AI工夫的影响力甚而不亚于元素周期表的发明和DNA分子结构的发现。但与统统化学考虑一样，AI助力将数据升沉为知悉的过程也必须使用正确的门径智力赢得有用的截至。对此，戴尔科技追念了以下智商，为企业指出明晰旅途。

对原材料“提纯”

数据是考试AI系统的基础，亦然AI最终行动的依据。干净、可靠的数据是获取知悉和实实行动的要津，因此数据质料至关伏击。化学家在实验前需要对响应原材料提纯，企业也必须在数据升沉前对其进行净化和提取。戴尔科技的“改进催化剂”考虑败露，在受访的中国企业中，有92%合计AI将在以前极地面转换百行万企，但在鼓励改进的过程中，71%的企业还无法将数据升沉为及时的知悉。在蓄意机科学领域，“Garbage In, Garbage Out (GIGO)”是一句经典结论，即数据的质料决定截至的质料，雷同，AI/GenAI的产出质料也取决于所使用的数据。

现如今大浩荡企业的数据散播在不同的地点。既有可能位于土产货，也越来越多地在边际出现。为了应用数据而将其从一个地点迁移到另一个，连接变换地点时常穷苦又不菲，而若是大约将AI主动应用于数据，让数据待在原位，服从将得到显赫晋升。此外，在土产货考试和开动AI模子还有利于数据处理、分析、保证合规和学问产权束缚。戴尔科技与IT信息平台TechTarget旗下的Enterprise Strategy Group（ESG）的一项聚集考虑评释，在土产货进行大言语模子（LLM）推理的资本较在公有云中可减少四分之三。若是企业大约将正确的GenAI模子应用到准备好的数据中，就能离顺利更进一步。

组合各类元素

化学家制备好不同元素的化合物后，会将它们搀杂生成新的物资。在GenAI领域，企业也不错通过与洞开生态系统（即通过分享数据和就业创造价值的运营风景）互助来作念到这少量。AI/GenAI使命负载需要活泼、大约快速相宜模子发展的基础架构和软件。洞开LLM给统统这个词生态系统治来了均等的契机，相对应使企业大约加速AI应用程度并加速科罚问题。无论是初创公司，已经环球部门和企业机构，行业里的每位参与者皆能孝顺一份力量。

互助就如同不同元素的搀杂，既带来了新的机遇，又裁减了AI的配置资本。一方面，洞开生态促进了良性竞争、各类选定和学问分享；另一方面，洞开模子受到公众的监督，促使考虑实验室减少偏见并确保数据安全——在说念德监管下组合和提取各类元素。

赢得知悉方程式

“提纯”数据并组合洞开生态系统中的正确元素后，企业就不错竣事冲破，赢得知悉生成的要义。AI算法不错预测趋势、客户行径和市集动态，这些知悉产生的过程就像化学的“方程式”，匡助企业捏续发展并指引企业的战术决策。

AI不是魔法，而是一种严谨的实践。数据科学家和工程师们需要除名精确的门径智力引发改进。他们的实验室里天然莫得烧瓶和烧杯，但却有使命站、数据、蓄意、存储等用来从数据中提取聪慧的伏击器具。

化学响应的必要条目

AI和数据束缚密不行分。企业需要制定严格的数据策略，智力从GenAI模子中获益。将数据视为一种原始元素，通过捏续精粹和一套留神的经由将其升沉为有价值的物资。AI的汲取亦是一场玄机的化学响应，企业应具备化学家的基本修养——保捏趣味心、磨铁成针并负重致远地将数据升沉为知悉，最终充分发达出AI的变革价值。

戴尔科技AI工场：改进驱动，加速数据升沉为知悉

AI期间的数据升沉并非分娩什物商品，而是生成可操作的谍报信息、极新内容和新视力，即企业亟需的新式知悉。当作全球朝上的端到端科罚决策提供商，戴尔科技的AI 工场（AI Factory）恰是将上述视力纳入执行应用的不凡例证，匡助企业在职何界限下、在职何地点，皆能进行一致且成功的数据准备、处理并顺利收货知悉。

通过构建Dell Data Lakehouse当代化数据湖仓理念，戴尔科技使用户通过和解接口造访云上云下、土产货数据中心及边际端的数据，收货高质料的数据为此青年景高质料的AI截至奠定基础；并构建凡俗优质的洞开式生态系统，与数据领域领军企业深度互助，为客户带来各类化和个性化的AI科罚决策。此外，戴尔科技AI工场也提供从桌面到云霄的极为丰富的AI居品组互助为“响应器具”，以经过AI优化的庞杂基础架构助力客户合理调度AI投资界限，从而在职何处所活泼地部署AI，收货业务知悉。

在不同的数据“化学响应”场景下，戴尔科技的AI工场长久远程于为客户提供量身定制的企业级AI科罚决策kaiyun网站，匡助其发掘数据知悉、提高分娩力、重塑体验并加速AI改进。

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